应用于油罐内机械臂作业的点云法矢计算方法

利用机械臂对油罐内壁进行改造时,对激光扫描油罐内壁得到的点云数据的处理精度,尤其是油罐点云法矢的计算准确程度,会影响到机械臂的运行情况及改造效果.考虑到传统协方差分析法对局部特征法矢估算不准确的问题,提出一种应用于油罐内壁的法矢计算方法.首先,利用栅格法和八叉树法相结合的二次剖分方法,建立点云之间的拓扑结构,并根据实际需求实现自适应的路径点的K邻域搜索;然后,采用距离和曲率加权的协方差矩阵对路径点处的法矢进行计算.使用该方法进行实验验证,结果表明,该方法对机械臂作业路径点处的法矢计算准确,满足实际改造需求.     

基于分形方法的载人压力容器内壁缺陷可视化检测方法

为提高高压氧舱内壁缺陷检测效率,降低漏检率,提出一种基于分形方法的高压氧舱内壁缺陷可视化检测方法.利用分形方法将数据点置于双对数坐标上,构建各阶累积和,选取最佳的分形参数作为缺陷参数.通过在高压氧舱内移动相机获取内壁上缺陷图像,计算图像中点的一阶差分,通过Canny算子求得各点梯度的幅值和方向,实现对缺陷轮廓的边缘检测;测量轮廓线长度和外接椭圆圆度拟合处理,并通过腐蚀运算和膨胀实现对缺陷的检测.仿真分析表明,该方法可有效检测出容器内壁缺陷,成像稳定,且对缺陷的检测偏差率较低,满足实际应用条件.     

气化炉表面测温系统在德士古气化炉上的应用

为有效预测气化炉炉内耐火砖减薄的程度,气化炉安装有表面测温系统,而炉表面温度间接地反应了耐火砖使用情况。表面测温系统是保证气化炉安全运行的重要设施,主要由测温元件、安装附件和多路温度采集系统组成,通过Modbus方式与DCS系统实现冗余通信,相比传统4mA～20mA方式可节约大量资金和减少安装、维护工作量。     

MTL800在气化炉表面测温系统中的应用

水煤浆气化炉是在高温、高压下将含有碳氢的原料转化为多种成份的合成气,炉内所衬炉砖在高温时会熔蚀,受热气体和融渣的冲刷,耐火砖不断变薄。炉表面温度反映了炉内耐火砖减薄的程度,可预先确定更换耐火砖的时间。由于选用气化炉压力不同,压力容器外壳的金属材料不同,使外壳表面温度要求不同。由此可见,安全可靠的气化炉表面温度监测和报警系统对装置的安全稳定运行至关重要。     

基于机器人的管道内壁三维重建技术研究

该文主要研究根据排水管道的二维激光扫描信息重建其三维内壁图像的技术与应用。提出了携带二维激光扫描仪的管道机器人对管道内壁进行数据采集及处理的方案;探讨管道内壁的三维数据重建算法,即利用机器人在管道中相对于水平面的二维倾角信息和管道内壁点云的圆柱形几何特征来计算机器人在管道中的姿态,进而得到机器人坐标系相对于全局坐标系的变换矩阵,把不同视点的点云转换到统一的全局坐标系中,对点云进行匹配。实验验证了该文提出的管道三维重建算法的可行性,对于检测管道内部工况具有重要的理论与应用价值。     

某井S135钢级钻杆腐蚀失效原因

某井S135钢级钻杆在钻进约2 395 m时发生腐蚀失效。采用宏观形貌、断口形貌观察,显微组织分析,化学成分、硬度、腐蚀产物成分测试对其失效原因进行了分析。结果表明:该钻杆的失效方式为腐蚀疲劳失效,钻杆内壁的氧含量偏高及内壁加厚过渡带区域存在应力集中,导致加厚过渡带区域发生严重点蚀,点蚀坑底部萌生疲劳裂纹并扩展,最终钻杆失效;建议使用内壁带防腐涂层的钻杆,并在钻井液中添加缓蚀剂,降低溶解氧对内壁的腐蚀作用,同时优化井深结构,减缓内壁加厚过渡带区域的应力集中。     

反求工程中横截面扫描数据预处理

介绍了反求工程中非接触式横截面扫描的概念、3种传统的去噪声方法和2种数据平滑方法.基于上述方法,并通过对数据点云特征的分析,提出了适合横截面扫描类型点云的去噪声点和数据平滑的改进算法,并分别给出了实例.     

由离散点云数据建立齿轮三维模型的方法研究

反求工程是现代工业产品设计与加工的一种新方法.本文对反求工程中点云数据的获取方法进行了分析,介绍了通过离散点云数据建立齿轮三维模型的过程,研究了对齿轮点云数据的预处理以及曲面重构的方法.结合一个锥齿轮的反求实例,实现了由点云数据到齿轮实体模型的建立.     

基于顾及曲率自适应邻域的点云单点分类方法

点云数据分类作为三维城市场景分析中的重要环节之一,吸引了学术界广大研究者的注意。由于点云数据存在不均衡的密度分布、噪声以及数据缺失等问题,需要对点云数据进行高精度的有效分类。传统点云分类方法通常包含基于统计方法提取点云邻域和机器学习算法两大部分。因为点云分类算法中稳定的点云邻域受限于点云的密度和曲率分布情况,所以会造成点云分类结果中存在一定的椒盐噪声现象。因此,提出了一种顾及曲率的自适应邻域的点云单点分类方法,改进了顾及曲率的点云邻域改进方法。该方法可以生成理想的三维点云邻域,并增强了点云特征的可分离性。使用开源数据集Oakland Benchmark Dataset验证该算法,结果表明,此方法可以显著提高点云分类的精度。     

基于改进Hough变换的激光雷达点云特征提取方法研究

针对激光雷达点云数据,提出了一种改进的Hough变换算法,用于激光雷达点云数据中几何特征的提取。首先对激光雷达采集到的三维点云数据进行精简与修正;其次对精简、修正后的点云数据进行聚类处理,去除地面、顶面点云数据;其次,将聚类后的点云数据投影至地面所在的水平面,并将点云投影分布区域按照给定的大小进行分块,统计每个区块内落下的点云个数,生成点云分布矩阵;最后将点云分布矩阵转换成二值图像,并采用大范围粗粒度和焦点区域细粒度相结合的改进Hough变换方法,从二值图像中提取出线段,进而恢复出三维空间中的墙面等几何特征,用于室内移动机器人的导航。     

基于中弧线的空心涡轮叶片壁厚计算方法研究

针对高精度复杂空心涡轮叶片壁厚测量问题,提出了一种基于中弧线的壁厚计算方法。通过对空心叶片CT切片数据的处理,建立了相应的点云数据测量模型,并与叶片CAD模型进行配准,实现了各截面数据点的提取与拟合,从而计算出了中弧线;在此基础上,运用UG二次开发平台求出了叶片各点的壁厚。实测结果表明:通过该方法能够精确计算复杂空心涡轮叶片的壁厚,提高空心叶片壁厚精度及其可靠性。     

基于网格模型的空腔建模算法

提出了一个基于网格模型的空腔建模算法,目的是实现骨髓腔的精确建模.算法基于先离散后重建的思想,从三维网格模型的离散点云数据中搜索空腔边界环,根据空腔边界环进行三角划分得到最终的三维空腔模型.改进了判断内、外边界环的关系的射线法,并提出基于分层的三维点集空间直接三角划分算法,最后以股骨骨髓腔和牙髓腔的建模为例,验证了该算法的有效性和稳定性.     

排尘口直径对旋风分离器壁面磨损影响的数值模拟

基于计算流体动力学(Computational fluid dynamic,CFD)的数值模拟方法,在FLUENT软件平台上,应用雷诺应力模型、离散相模型和磨损值计算模型系统地研究排尘口直径对旋风分离器壁面磨损的影响。计算结果表明,旋风分离器壁面磨损的整体变化趋势不随排尘口直径的改变而变化,都呈现局部磨损的形态。排尘口直径减小,环形空间壁面磨损值保持不变,分离空间壁面磨损值有不同程度的增加,在锥体末端附近增加幅度最大,而这种变化主要是由于排尘口直径变化后分离器内部流动结构的变化引起的。分离空间锥体末端附近壁面的严重磨损主要受气固两相的旋转速度、颗粒浓度、旋进涡核和颗粒受力情况的影响。通过研究揭示合理地进行结构设计在减少磨损中的重要作用,为旋风分离器壁面的防磨提供数值试验方法和依据。     

基于网格模型的空腔建模算法

提出了一个基于网格模型的空腔建模算法,目的是实现骨髓腔的精确建模。算法基于先离散后重建的思想,从三维网格模型的离散点云数据中搜索空腔边界环,根据空腔边界环进行三角划分得到最终的三维空腔模型。改进了判断内、外边界环的关系的射线法,并提出基于分层的三维点集空间直接三角划分算法,最后以股骨骨髓腔和牙髓腔的建模为例,验证了该算法的有效性和稳定性。     

基于Matlab三维数据点三角剖分方法研究

逆向工程中点云数据点三角划分处理,在散乱数据插值曲面构造、快速原型制造以及有限元分析等方面有着重要的应用.根据Delaunay三角划分理论及Lawson优化准则,借助于Matlab中用于点云处理模块快速实现了空间散乱数据点的直接三角划分,给出了数据点三角划分程序代码,并以某小客车车身外表面点云数据处理过程加以验证,给出其外形数据点Delaunay三角划分以及凸壳包络图,由此可以早期发现逆向设计过程中可能存在的问题,从而减少后期修改次数,极大缩短新产品的开发周期,提高了设计精度.     

逆向工程中NURBS曲面重构的数据筛选研究

逆向工程中NURBS曲面重构的数据筛选是一个广义的概念,它所涉及的内容很广泛,包括数据获取过程中的处理。本文讨论了通过将曲面离散来获得规则点云数据和通过将NC刀具轨迹转化为规则点云数据。此外数据筛选还包括数据获取后的处理,针对这种情况对如下三个方面进行了讨论:点云数据的光滑处理;点云数据的过滤处理;特征点的识别与筛选。     

基于特征信息分类的三维点数据去噪

为了有效去除获取三维点云数据时的噪声,同时又不损失模型的特征信息,提出了一种基于三维点云特征信息分类的去噪算法。首先采用主成分分析法和二次曲面拟合法估算三维点云的微分几何信息;然后根据点云平均曲率的局部特征权值,将点云数据划分为特征信息较少的平坦区域和特征信息丰富的区域,针对不同特征区域分别采用邻域距离平均滤波算法和自适应双边滤波算法进行去噪滤波。实验结果表明:滤波后点云数据的最大误差为0.144 7mm,标准偏差为0.021 0mm。在不同噪声强度下,该去噪算法均能够达到较好的去噪效果,并保留点云的高频特征信息。     

A methodology for smoothing of point cloud data based on anisotropic heat conduction theory

It is necessary to smooth point cloud data in reverse engineering or the inspection of free-form surfaces because noisy points will have a negative influence on the post-processing of this data. The big problem in smoothing point cloud data is how to solve the dilemma between removing noisy points and keeping feature boundary information, whilst controlling the diffusiveness of noisy points. In this paper, the theory of anisotropic heat conduction is adopted to establish a mathematical model of point cloud data smoothing. The point cloud data can be considered as a temperature field with an adiabatic boundary. So the heat is only conducted inside the temperature filed and has no effect on the outer side. For point cloud data, it means that the smoothing is only on the local area, which makes a good balance between deleting noisy points and keeping feature boundary information. The method has been implemented by using two cases for practical application, and the result proves its efficiency.     

点云数据的二次曲面几何测量方法

基于点云的几何测量方法是非接触式测量的重要方法。针对点云数据,提出了一种基于待定系数的二次曲面的几何测量方法,建立了求解不同二次曲面（球面、柱面和圆锥面）的统一框架。根据二次曲面方程与不同类型二次曲面几何量的关系,给出了球面、柱面和圆锥面的具体几何参数的求解方法。实验证明,该方法能在短时间内精确地测量所需的几何值,方法切实可行。     

人体散乱点云数据的区域分割算法

正确的人体点云数据分析不仅是人体3D测量的必要手段,更是未来服装数字化设计的基础,也是服装定制化智能生产的数据来源。人体散乱点云数据相比规整数据拥有更多的噪声及不规则性,这使得提取轮廓以及提取分割特征点更加困难。为了解决人体散乱点云数据分割难题,提出了基于移动最小二乘的切割算法。首先使用主成分分析法进行点云数据的调整,并使用夹角分析法提取投影到特定平面的二维轮廓。在此基础上,采用移动最小二乘法对部分二维数据点进行局部拟合并根据导数信息提取分割特征点。最后,利用VT K作为点云显示平台,对不同人体点云数据进行算法验证。实验结果表明,该分割方法实用可靠。